Senior AI Engineer

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knowmad mood

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1001 - 5000 employees

Founded 1994

💼 Consulting

🏥 Healthcare

📦 Logistics

Consulting • Healthcare • Logistics

knowmad mood is a multinational digital transformation and technology services company that combines talent, technology and business expertise to help organizations modernize and innovate. It offers a broad portfolio of services including channels & commerce, UX/UI, mobile, platforms, data & analytics, cloud and infrastructure (including AWS), AI and emerging technologies (blockchain, IoT), Atlassian/IT governance, DevOps, QA & testing, security, and solution architecture. knowmad mood serves enterprise clients across sectors such as banking, telecom, retail, healthcare, energy, automotive and logistics, focusing on delivering sustainable, scalable digital solutions and consulting to B2B customers.

📋 Description

• Diseñar y desarrollar las capacidades de GenAI de las aplicaciones • Definir y desarrollar arquitecturas basadas en RAG, búsqueda semántica, agentes, tool calling y workflows de inteligencia artificial • Seleccionar y evaluar modelos considerando precisión, latencia, coste, seguridad y capacidad de integración • Integrar modelos comerciales en la solución • Diseñar estrategias de prompts, instrucciones de sistema, herramientas, memoria y gestión de contexto • Desarrollar mecanismos de clasificación, extracción de entidades, resumen, correlación y contextualización • Analizar información no estructurada procedente de sistemas internos, documentación, APIs, páginas web, feeds externos, foros y canales de comunicación • Implementar sistemas de búsqueda semántica, recuperación de información y generación aumentada mediante contexto • Diseñar estrategias de chunking, embeddings, indexación, reranking y recuperación de evidencias • Crear agentes y workflows trazables capaces de utilizar herramientas, consultar fuentes, ejecutar validaciones y generar resultados • Desarrollar reglas para identificar amenazas relevantes, relacionarlas con activos corporativos y reducir falsos positivos • Analizar vulnerabilidades, dependencias de software, repositorios de código, uso de componentes y alcanzabilidad potencial de funciones vulnerables • Enriquecer vulnerabilidades con información como CVE, contexto del activo, exposición y criticidad de negocio • Diseñar procesos de evaluación para medir precisión, relevancia, consistencia, cobertura y seguridad • Crear datasets de evaluación, casos de prueba y mecanismos de comparación entre modelos, prompts y configuraciones • Implementar guardrails frente a alucinaciones, prompt injection, fuga de información y respuestas no fundamentadas • Garantizar evidencias, referencias, niveles de confianza y trazabilidad en los resultados generados • Integrar sistemas de observabilidad como Dynatrace para medir modelos, prompts, agentes, tokens, latencia, errores y costes • Desarrollar servicios y APIs en Python para exponer capacidades de IA • Colaborar con desarrollo en la integración de componentes GenAI en interfaces y procesos de negocio • Utilizar aceleradores de código según los estándares de la compañía • Colaborar con equipos de Cybersecurity, Data, Cloud, Architecture, DevOps y responsables de producto • Participar en el roadmap de inteligencia artificial y evaluar nuevas técnicas, modelos y herramientas

🎯 Requirements

• Experiencia desarrollando aplicaciones de GenAI con responsabilidad end-to-end • Conocimiento sólido de Python • Conocimiento profundo de LLMs, prompt engineering, embeddings, búsqueda semántica, RAG y agentes • Experiencia con frameworks de GenAI como LangChain y LangGraph • Experiencia diseñando workflows de agentes, tool calling y procesos de razonamiento controlado • Experiencia integrando modelos mediante APIs y gestionando contexto, latencia, coste, reintentos, caché y límites de consumo • Conocimiento de bases de datos vectoriales, motores de búsqueda y mecanismos de recuperación de información • Experiencia definiendo estrategias de chunking, embeddings, retrieval y reranking • Conocimientos de NLP para clasificación, extracción de entidades, clustering, resumen y detección de similitudes • Experiencia desarrollando APIs y servicios backend en Python para poner modelos en producción • Experiencia con GitHub, testing automatizado, revisión de código y pipelines de integración y despliegue continuo • Conocimientos de observabilidad y monitorización en Dynatrace • Capacidad para comunicar decisiones técnicas, limitaciones y riesgos a perfiles técnicos y no técnicos

🏖️ Benefits

• Contrato Indefinido • Remoto • Formación interna y acceso a certificaciones • Plan de retribución flexible (seguro médico, transporte, tickets guardería, tickets restaurante) • Plan amigo con compensación extra por recomendaciones • Eventos, meetups, techdays y charlas • 26 días de descanso (22 días vacaciones, 2 días de libre disposición y 24 y 31 diciembre festivos por defecto) • Horario flexible • Intensiva de verano en julio y agosto, de 8 a 15h